#Clone PyTorch 1.0 repomkdir~/Code&&cd~/Code git clone --recursive https://github.com/pytorch/pytorch.gitcdpytorch#Optional: update QNNPACK submodule to latest revisiongit submodule update --remote third_party/QNNPACK#Clone PEP repocd~/Code git clone --recursive https://github.com/facebook/FAI...
# Clone PyTorch 1.0 repo git clone --recursive https://github.com/pytorch/pytorch.git cd pytorch # Optional: update QNNPACK submodule to latest revision git submodule update --remote third_party/QNNPACK # Build Caffe2 (including binaries) for Android, and push to device scripts/build_android....
链接：https://github.com/pytorch/QNNPACK 为了将最新的计算机视觉模型部署到移动设备中，Facebook 开发了一个用于低密度卷积的优化函数库——QNNPACK，用在最佳神经网络中。QNNPACK 的全称是 Quantized Neural Network PACKage（量化神经网络包），是 Facebook 应用的一部分，已经被部署到全球数十亿台移动设备中。这个...
研究者在 MobileNetV2 分类模型的量化版上对比基于 QNNPACK 的 Caffe2 算子和TensorFlowLite 实现。使用的量化 Caffe2 MobileNetV2 模型已开源,量化TensorFlowLite 模型来自官方库:https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/contrib/lite/g3doc/models.md。下表展示了二者在常用测试集上的 top1准...
研究者在 MobileNetV2 分类模型的量化版上对比基于 QNNPACK 的 Caffe2 算子和 TensorFlow Lite 实现。使用的量化 Caffe2 MobileNetV2 模型已开源,量化 TensorFlow Lite 模型来自官方库:https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/contrib/lite/g3doc/models.md。下表展示了二者在常用测试集上的 ...
链接:https://github.com/pytorch/QNNPACK 为了将最新的计算机视觉模型部署到移动设备中,Facebook 开发了一个用于低密度卷积的优化函数库——QNNPACK,用在最佳神经网络中。 QNNPACK 的全称是 Quantized Neural Network PACKage(量化神经网络包),是 Facebook 应用的一部分,已经被部署到全球数十亿台移动设备中。这个新库...
# Clone PyTorch 1.0 repo git clone --recursive https://github.com/pytorch/pytorch.git cd pytorch # Optional: update QNNPACK submodule to latest revision git submodule update --remote third_party/QNNPACK # Build Caffe2 (including binaries) for Android, and push to device scripts/build_android....
GitHub地址:https://github.com/pytorch/QNNPACK 45.1 特点: 低密度卷积优化函数库; 可在手机上实时运行Mask R-CNN 和 DensePose; 能在性能受限的移动设备中用 100ms 以内的时间实施图像分类; 45.2 QNNPACK 如何提高效率? QNNPACK 使用与安卓神经网络 API 兼容的线性量化方案 ...
GitHub地址:https://github.com/pytorch/QNNPACK 45.1 特点: 低密度卷积优化函数库; 可在手机上实时运行Mask R-CNN 和 DensePose; 能在性能受限的移动设备中用 100ms 以内的时间实施图像分类; 45.2 QNNPACK 如何提高效率? QNNPACK 使用与安卓神经网络 API 兼容的线性量化方案 ...
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